文献

J-GLOBAL ID：201802236689822449   整理番号：18A0112212

深層ニューラルネットワークによる特徴抽出を用いた衣服の感性検索

Kansei Retrieval of Clothing using Features Extracted by Deep Neural Network

著者 (3件)： 太田茂 (関西大学大学院) ,  竹之内宏 (福岡工業大学) ,  徳丸正孝 (関西大学)
資料名： 日本感性工学会論文誌(Web)
巻： 16  号： 3  ページ： 277-283(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0400A  ISSN： 1884-5258  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層NN(ニューラルネットワーク)による特徴抽出を用いた衣服の感性検索システムを提案した。先行研究で衣服の感性検索システムが提案されているが,そのシステムで用いられている20bitsの特徴量では,衣服が人の感性に与える要素の全てを表現することは困難である。本研究では,深層NNと感性評価モデルとで感性検索システムを構築した。深層学習により学習を完了した深層NNは,20の実数値列から成る特徴量を衣服画像から抽出する。一方,感性評価モデルは,特徴量と印象値の関係から,ユーザの感性を学習する。ユーザの感性を学習した感性評価モデルは,深層NNが抽出した特徴量を入力として用いて,衣服画像に対するユーザの印象値を推定する。シミュレーション結果より,提案システムの有効性を確認した。

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  *感性 ,  衣服 ,  情報検索システム ,  機械学習
準シソーラス用語： *深層ニューラルネットワーク ,  *感性検索 ,  深層学習

著者キーワード (3件)： Kansei retrieval ,  Feature extraction ,  Neural networks

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (16件)：

• [1] M. Nagamachi: Kansei Engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development, Applied Ergonomics, 33(3), pp.289-294, 2002.
• [2] H. Takagi: Interactive evolutionary computation: Fusion of the capabilities of EC optimization and human evaluation, Proceedings of the IEEE, 89(9), pp.1275-1296, 2001.
• [3] H. Otsubo, K. Kamei: Construction of Image Retrieval System by Kansei Information Queries, Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, 10(9), pp.455-462, 1997.
• [4] H.-S. Kim, S.-B. Cho: Application of interactive genetic algorithm to fashion design, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 13(6), pp.635-644, 2000.
• [5] M. Fukuda, Y. Nakatani: Clothes Recommend Themselves: A new Approach to a Fashion Coordinate Support System, Proceedings of the World Congress on Engineering and Composer Science 2011, 1, 2011.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  衣服 ,  感性検索